Como CPO, creo que hay que entender el valor real de cada acción, su coste y su impacto en seguridad. En la actualidad, la IA se ha convertido en una palanca casi obligatoria en cualquier roadmap de producto. Que la IA bien aplicada es un acelerador de productividad está claro, y que aporta soluciones muy potentes que podemos implementar de forma muy ágil, también. Pero en algunos casos he visto que, por poner el marchamo de “IA”, se implementan soluciones con un alto coste de mantenimiento que realmente al cliente final poco o nada le aportan.
Por eso, a veces la realidad es incómoda: no toda aplicación de IA aporta valor, y no toda merece ser implementada. El papel del CPO ya no es solo priorizar funcionalidades, sino discernir con rigor dónde la IA genera impacto real y sostenible.
El valor tangible para el producto y el usuario
La primera variable crítica es el valor tangible. No se trata de incorporar IA porque “está de moda”, sino de responder preguntas concretas: ¿mejora la conversión?, ¿reduce fricción?, ¿aumenta la retención?, ¿o simplemente añade complejidad sin impacto medible?
El binomio coste–retorno
La segunda capa es el binomio coste–retorno. Integrar IA no es neutro: implica costes de infraestructura, datos, entrenamiento, mantenimiento y evolución del modelo. Un CPO debe evaluar si el retorno esperado justifica no solo la inversión inicial, sino también la deuda operativa que genera en el tiempo.
La seguridad digital del producto
Pero hay un tercer eje que suele infraestimarse: la seguridad digital del producto. La incorporación de IA amplía la superficie de ataque, introduce nuevas dependencias de datos y puede generar riesgos de exposición o uso indebido de información sensible. En productos críticos, especialmente en entornos corporativos, la seguridad no es opcional: es estructural.
Debemos, por tanto, equilibrar tres fuerzas simultáneas: valor de negocio, eficiencia económica y resiliencia en seguridad. La decisión correcta no siempre es la más innovadora, sino la más sostenible.
En este contexto, la IA deja de ser una capa tecnológica para convertirse en una decisión estratégica de producto, donde la pregunta clave no es “qué podemos hacer con IA”, sino “qué debemos hacer con IA sin comprometer el producto ni su seguridad”.
Porque, al final, el verdadero diferencial no está en usar IA: saber dónde no usarla también define la calidad de un CPO.
¿Estás implementando IA en tus proyectos? ¿Se ha valorado el impacto, el coste, la adopción y la seguridad… o “tocaba meterla con calzador”?